Luận văn Ứng dụng semantic web trong quản lý và chia sẻ học liệu Điện tử

Một trong những cách tiếp cân để giải quyết vẫn đề trên lả áp đụng công, nghệ web ngữ nghĩa cho quản lý và khai thác lài nguyên học điện tử: Để giải quyết các yêu cầu trên thị e-Learnin

BO GIAO DUC VA DAD TAO

TRUONG Dal HOC BACH KHOA HANOI

MUC LUC

LOl CAM DOAN

DANH MỤC CÁC KY HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANII MUC CAC BANG, 8G DO

DANH MỤC CÁC HÏNH VỀ VÀ ĐÓ THỊ

MỞ ĐẦU d

1 Lý đo chọn để tải

3 Mục đích nghiên cứu

3 Đối tượng và phạm vị nghiên cửu cv

4 Nhiệm vụ nghiên cứu

5 Phương pháp nghiên cứu

6 Cảutrùe luậnyăn ào Share

CHƯƠNGI CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1 Seramtie Web,

1.1.1 Khái niệm web ngữ nghĩa(Semantie Web)

1.1.2 Kiến trúc của Web ngĩ nghĩa

1.1.3 8iêu dữ ligu(Metadata)

1.1.4 Siêu dữ liệu Dublin Core

1.1.5 Giới thigu Ontology

1.2.2 Mô hình hệ thống F-LEARNING

1.2.3 Ưu điểm va han ché E-LEARNING

1.2.4 Sự cân thiết E-LBARNING

1.2.5, Cac hinh thite hoc tap E-LEARNING ne 28 1.2.6 So sánh hình thức đảo tạo truyền thông vá trực tuyến 2Ø

1.2.8, Thực trạng H-LEARNING tại VIỆT NAM «eo 3] 1.3 Kết luận chương, si errerreei -ee.32 CHƯƠNG II ỨNG DỰNG SEMANTTC WEB TRONG E-I.BEARNING 33

2.2 Tổ chức trị thie trong e-Learning ngỉt nghĩa - - 45

2.4 Ứng dụng 1i-learning dựa trên công nghệ Web ngữ nghĩa —

3.6 Mô hình lổng quan E-T.caring với web ngữ nghĩa - - 44 2.7 Các chức năng cho e-Learning ngữ nghĩa "-

2.8.2 Ontology cho edu trae ndi dung cescsttteitetee vee -Ö.51 2.8.3 Nguyên lắc xây dựng Ontology cho hé thong e-Learning 51

2.9 Kết lận chương

CHUONG HL XAY D ỤN

G HE THONG CLIA Sit HOC LIEU D UNG

3.1.6, Md ta tai nguyén hoe dang triple eesti ssiesse eee ST

3.2 Tìm kiếm Irong e-T.carring ngữ nghữa - - 61

3.2.1 Tìm kiếm đựa trên sự phân loại :- oi co co 2222 3.2.2, Tim kiếm ngữ nghữĩa or

3.3 Mô tả bài toán

3.3.1, Chức năng của hệ thÔng cc con con an viseee 3.3.2 Yêu cầu phí chức HẴNG cc ecococccoccco

3.4 Chức năng và kết quả

3.5, Đảnh giá kết quả đạt được, co co 22c re vans vseee

3.6 Kết luận chương

CHUONG TV KET LUAN VA HUGNG PHAT TRIEN

DANH MỤC TÀI LUỆU SHAM KELAO vcccccccesssccssssseeesssstersaneees

THỰ LỤC

LOI CAM DOAN

Tôi xin cam đoan, những gi tỏi viết trong luận văn này là do tìm hiểu va

nghiên cứu của bản thân Mọi kết quả nghiên cứu cũng rữnư ý trởng của các tác giả

khác nếu có déu được trích dẫn nguồn gốc cụ thể

‘Luan van này cho đến nay chưa được bảo vệ tại bất kỳ một hội đẳng bảo vệ luận văn thạc sĩ nào trên toàn quốc cũng như ở rước ngoài và cho đến nay chưa được công bổ trên bắt kỳ một phương tiện thông tin nảo

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về những gi mà tôi đã cam đoan trên đây

Hà Nội, ngày 20 tháng 03 năm 2017

Tác giả

Nguyễn Ngọc Uy

LOT CAM ON

Trong thời gian thực hiện luận văn nảy, tôi luôn được sự quan tâm, góp ý kiến của thấy giáo PGS.1'S Cao Tuan Dũng Nhân dịp nảy tôi xia bày tổ lời cảm ơn chân thành tới thầy giáo PGS.TS Cao Tuần Dũng, người đã trực tiếp hướng dẫn và đành nhiều thời gian dễ sữa chữa, bỗ sưng vào tìng trang bản thảo của luận văn

Tôi xin chân thành cấm ơn các thầy cỏ giáo viện Công nghệ Thông tín -

Trường DII Bách khoa 11a Nội, các giảng viên đã truyền đạt những kiến thức, kỹ

xăng, kinh nghiệm nghề nghiệp Tôi xin chân thánh cảm ơn gia đính cùng các bạn trong lớp cao hạc Công nghệ Thông tin khoá 2014- 2016 đã tạo mọi điều kiện giúp

đỡ, đông viên, chia sẻ đề tôi hoàn thành bản luận văn nay,

Mặc đủ đã có nhiều cố gắng để thực hiện đề tài một cách hoàn chỉnh nhái, song do vẫn còn như bạn chế về kiến thức và kinh nghiệm nên không thể tránh khỏi

những thiếu sét nhất định má bân thân chưa thấy được Tôi rất mong được sự góp ý

của quý thấy, cô giáo và các bạn đẳng nghiệp dễ luận văn được hoàn chỉnh hơn

'Tôi xin chân thánh cảm on!

Hã Nội, ngày 20 tháng 03 tăm 2017

Tác giả

Nguyễn Ngọc Ủy

DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TAT

CNTT |CÔNGNGHỆTHÔNGTIN | Khoa Công nghệ thông tin

DAML | DARPA AGENT MARKUP | Là ngôn ngữ tạo ra cac bản thẻ luận

LANGUAGE và để đánh dâu thông tin đề nó có

thé doc va dé doc may

NS NAME SPACE Không gian tên

LANGUAGE

SMTP SIMPLE MAIL TRANSFER | Giao thức truyền tải thư điện tử

Yên

LANGUAGE www WORLD WIDE WEB Mang toan cau

DANH MỤC CAC BANG, SO DO

Đăng 1.1: Các trường trong Dublin Core

đảng 1.2: So sánh hình thức đảo tạo truyền thống và trục tuyển

Kiến trúc của hệ thống e-Learning ngữ nghĩa đẻ xuấi

Mô hình tổng quan của hệ thống I-Learming với Web ngữ nghĩa

Mô lâ Ontology

Mô hình các lớp trong Ontology sec

Mô hình phân cắp trong Ontology

Mô hình thuộc Lith Ontology

'Tùn kiểm ngữ nghĩa trong e-Leaming

Cây thư mục biểu thị tích hợp theo URL

Tết quả lìm kiếm sử dụng truy vẫn: sparq]

Trang chủ hệ thông nen eveerier

Lịch giảng và học tập

Hình 3.10: Chức năng đăng nhập hệ thống snsrec

Hình 3.11: Chức năng đăng nhập hệ thống

THỉnh 3.12: Chúc năng thêm mén hoc

Hình 3.13: Chức năng thêm chương, co snniirnieiroree

Hinh 3.14: Chức năng thêm bải học eee

Hinh 3.15: Chie nang thém khai niém

Hinh 3.16: Chize nang thém bai tap

MO PAU

1 Lý do chọn để tải

'Trong giai đoạn ứng dụng công nghệ thông tin vả truyền thông vac giao dục hiện nay, việc xây dựng và phái triển hệ thông e-T.eaming đang được được chú

trọng Với phương thức dảo tạo tử xa, dào tạo theo tín chỉ, “E-Learning chính là

xnột bộ phận của vốn tải liệu hay nguồn tin của thư viện trưởng Dại lọc Sự phát triển nguồn học liệu, nguồn thông tin độc thủ, ngày cảng thú hút sự quan lâm của các tổ chúc nghiên cửu và dào tạo”,

Tiên cạnh những thành tựu đạt được, các chuẩn vé e-learning hién nay vẫn còn

1 hoe

một số hạn chế Thông tin phục vụ cho tìm kiếm, phân loại và tế chức tải

điện từ trong các chuẩn này thường được mô tả bằng siêu dữ liệu không hỗ trợ nhiều cho biểu diễn ngữ nghĩa Các nội dưng học điện tử thường được quản lý theo

từ khóa và có khung cứng nhắc Dẫn đến người dùng khỏ có thể từn kiếm môn học hay tải liệu phù hợp với nhu cầu của mình, việc sử dụng kết hợp các thành phản tải liệu học vẫn còn mang tính thủ céng va tén nhiều công sức Hơn nữa, các hệ thống thiện tại vẫn chua hỗ trợ Iự động xây dựng các nội dưng bọc phù hợp với hoàn cảnh

và nhụ cầu học tập của người dùng như một số hệ thống, đảo tạo trên máy đã dược xây đựng Một trong những cách tiếp cân để giải quyết vẫn đề trên lả áp đụng công,

nghệ web ngữ nghĩa cho quản lý và khai thác lài nguyên học điện tử:

Để giải quyết các yêu cầu trên thị e-Learning phải sử dụng siêu đữ liệu chung,

đế mô tã các bản phi của danh mục và các rừ vựng điêu khiến chưng cha phép gán

Ontology cung cắp khả năng sử dụng các khái niệm để được định nghĩa và suy diễn

đữ liệu từ các mô tã của tải nguyên Việc tìm kiếm tài nguyên sẽ mang lại kết quả

chính xác hơn nếu hệ thông cung cấp cho người dùng một khang nhìn duy nhất về

tên của các tải ngưyên trong thư viện Các nguồn đữ liêu lớn có thể hoạt động liên

thông thông qua sự hỗ trợ của Ontology, đồng thời Omology cũng cưng cấp một khưng nhìn chung cho các tài nguyên Bằng cách xây dụng và truy xuất các Ontology, các hệ thông e-Learning sẽ dé dang hon trong việc dịnh nghĩa và hiểu được ngữ nghĩa của các tài nguyên, tù đó đưa ra được kết quả tìm kiếm chính xác

tien

'Thấy rỡ được vai trò vả tầm quan trọng của một hệ thông e-Leaming trong

trường Dại học, cũng như việc áp dựng chuẩn siêu dữ liệu và công nghệ Sernantie

Web để triển khøi một hệ thẳng e-1.earrmng hiệu quả và phù hợp với việc phát triển của công nghệ hiện nay, tác giá đã lựa chon dé tai “Ung Dung Scmantic Web

trong quân lý và chia sẻ học liệu điệu tử ” để Gm hiểu, nghiên cửu cho luận văn

thac mình Quy mô của để lài hiện tại mới chỉ đừng lại ở việc triển khai hệ

- _ Nghiên cứu hệ thông lưu trữ và quần lý thông lin e-Leaming và các mô hình

kiện nay Phân tích các nên tảng, lý thuyết trong việc áp dụng web ngữ nghĩa vào hệ

Thông quản lý chia sẽ e-T.earning,

- Phân tích và thiết kế hệ thông vẻ xây dựng bệ thống học liệu điện từ chuyên

xgành tích hợp trên cổng thông từa điện tử của khơa Công nghệ thông tin Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Hưng Yên theo cêng nghệ web ngữ nghĩa

- — Nghiên cứu các cổng cụ ngỏn ngữ như (A§P.KET, Ontology, RDE,

SPARQL ) ding để xây đụng hệ thống

- Áp dụng các kết quả nghiên cứu để xây đựng một chương trình có tính ứng

dụng thực tiễn

10

3 Doi Weng va pham vi nghiên cứu

3.1 Đổi tượng nghiên cứu

~ Web ngữ nghĩa và các môi trường xây dựng web ngữ nghĩa

- T-Leaming trong qué trình học tập và giảng dạy,

- Cáo các khái niệm Web ngữ nghĩa, các thành phân chính dùng đề xây dựng, Web nei nghĩa, cơ sở lý tuyết và nên tảng dễ xây dựng một ứng dụng Semantic

Web

- HG thdng quan ly va viée triển khai img dung Semantic Web vao lĩnh vực tim kiém thông, tia về e-Leaming , dang thời xây dựng và kiểm thử hệ thống tải liệu số chuyên ngành Công nghệ thông tỉn được triển khai trên cổng nghệ

4 Nhiệm vụ nghiên cứu

- Nghiên cứu các ứng đụng của web ngữ nghĩa trong việc quân lý và chia sé hoc liệu điện tứ

-_ Nghiên cửu các kỹ thuật trong việo tìm kiểm tài liệu

-_ Nghiên cứu khả năng ứng dụng web ngĩữ nghĩa vào o-T.caming

- Nghiên các củu thư viện trong web ngữ nghĩa đề có thể lập trình

5 Phương pháp nghiên cứu

- — Về lý thuyết: Tìm hiểu các kỹ thuật web ngữ nghĩa của một số Website trong,

và ngoài nước, (hu thập các thông tím về các kỹ thuât đã có Nghiên cứu các ứng, dụng của wcb ngữ nghĩa

- — Về thực nghiệm: Ứng đụng xây đựng web ngữ nghĩa vào bài toán cụ thê là

khoa OMTT trường Đại Học SPKT Hưng Yên

11

6, Câu trúc luận văn

Ngoài phân mở đâu, kết luận, kiến nghị và các đanh mục tài liệu tham khảo,

các phụ lục cũa luận vẫn, nội dung của luận vẫn bao gồm 4 chương,

©_ Chương I: Cơ số lý thuyết

ö Chương 2: Ung dung Semantic Web trong F-Learning

© Chwong 3: Xay dumg hé théng chia sé hoc ligu tng dung Web ngét nghia o_ Chương 4: Kết luận vả hướng phát triển

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Trong chương này sẽ giới tậu công nghệ cơ bản được sử dụng trang luận

văn, bao gồm dịnh nghĩa về ueb ngữ ngiữa, tìm hiểu kiến trúc của web ngit nghia, ngôn ngữ OWL, 121, Onlolagy và siêu dữ liệu, bên cạnh đỏ tác gid tim hiéu về hệ thẳng ø-learming và thực trang ứng đụng tại Việt Nam

1.1 Semantic Web

LLL Khải niệm web ngữ nghĩa(Semantic Web}

Web Ngữ nghĩa là sân phẩm Hrí Luệ của Tìm Bemers-T Mạng

toàn câu (World Wide Web) Mạng toàn câu lá một mạng các dữ liệu ma con người

có thể tiểu được rộng lóu, có thể được thực hiện thông qua định đạng thông lin

HTML tương thích Web Kgữ nghĩa lả một phần mở rộng của dịnh dạng nảy, cả

trong ý tưởng lẫn trong thục hiện, để tạo ra rnột mạng đữ liệu rộng lớn, mnà cả người

và máy đều có thể hiểu được

Rõ ràng có một lượng lớn các API co sin cho phép các nhá phát triển truy cập vào các trang web cụ thể mà mọi người muốn coi Web như là đữ liệu Tuy nhiên, các AFI khác nhau từ các trang web khác nhan không chắc theo cùng một

định dạng, ngay cả khi chủng cho phép truy cập vào dữ liệu tương tự Nếu muốn

xây dựng phản mêm có thê diễn giải kết quả của các cuộc gọi API này, chứng ta phải viết một giao điện riêng cho mỗi ÁPT và riểu một trang web muới ra đời, bạn phải viết một giao điện mới Với Web Ngữ nghữa, vấn để đó được loại bỏ vá dữ liệu

có sẵn the các định dạng tiêu chuẩn trực tiếp từ trang web, thay vì phải truy cập nó bang mat APT Ching 1ø viết một giao điện theo các Liêu chuẩn web ngữ ngÌữn va phần mẻm của bạn giao tiếp với tất cả các trang web thực hiện các tiểu clan gidng,

nhau này

Những ưu diễm của web ngữ nghĩa so với wcb hiện tại bao gồm

"=— Máy tính có thể hiểu được thông tin trên Web ngữ nghĩa: Với việc định nghĩa

các khải niêm và bổ sung các quan hệ dưới dang may tính có thễ hiểu được Vì

13,

vậy, việc tìm kiếm, đánh giá, xử lý, tich hợp thông tin có thẻ được tiền hành một

cách tự động

“_ Thông tin được tìm kiếm nhanh chóng vả chỉnh xác hơn: Với công nghệ web

ngữ nghĩa, máy tính cỏ thể xác định một thực thẻ thuộc một lớp hay thuộc tính cụ

thể nào dựa trên ngữ cảnh chứa nó Do đó thu hẹp thông tin tìm kiếm, cho kết quả

nhanh và chỉnh xác hơn

"_ Khả năng suy luận thông mình: Dựa vảo các luật suy diễn trên cơ sở tri thức

về các thực thể, máy tỉnh cỏ khả năng sinh ra kết luận mới

" _ Dữ liệu liên kết động: Việc thay thể liên kết sử dụng hyperlink tĩnh trong web

cũ, web ngữ nghĩa thực hiện liên kết dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách

hiệu quả hơn đựa trên tải nguyên định danh của URL và quan hệ giữa chúng Liên

kết này còn được định nghĩa là liên kết bằng siêu đữ liêu

1.12 Kiến trúc của Web ngữ nghĩa

Semantic Web là một tập hợp, một chồng các lớp vả các giao thức Tất cả

các lớp của Semantie Web được sử dụng để đảm bảo độ an toản và giá trị thông tin

trở nên tốt nhất Hình 1.1 thể hiện kiến trúc của một hệ thống Web ngữ nghĩa với

các chỏng giao thức và lớp cụ thể Có các môi trường lập trinh đỏ họa như Visual

Java, Symantec Cafe, Jbuilder, Jcreator, [10, pp.17-20]

Hình 1.1: Kiến trúc hệ thông Web ngữ nghĩa

14

1.1.3 Siéu dit idu(Metaduta)

Siêu dữ liệu (metadata) là dạng dữ liệu miều tả vẻ đữ liệu Trong cơ sở dữ liên, mmeladala là các sửa đổi dạng biểu điển khác nhan gủa cáo đối lượng trong cơ

sở đữ liệu Trong cơ sở dữ liệu quan hệ thi metadata 14 các dinh ngbia ciia bang, cột,

cơ sở dữ liệu, view và nhiều đối tượng khác Trong kho dử li¢u, metadata la dang

định nghĩa đữ liệu như: bằng, cột, một báo cáo, các luật doanh nghiệp hay những,

quy tắc biển đổi Metadata bao quát tắt cả các phương diện của kho đữ liệu

Metadata phải chứa những thông tin

"- Câu trúc của dữ liệu

" _ Thuật toán sử dụng để tổng hợp đữ liệu

= Anh xa xác định sự tương tmp dữ liệu từ môi trường tác nghiệp sang kho đừ liêu

= Metadata la di ligu để mô tả đữ liệu Khi dữ liệu được cung cấp cho người

đùng cuối, thông tin metadata sé cung cập những thông tin cho phép họ hiếu rế hon

‘ban chal vé diy ligu ma ho dang có Những thông lim mày sẽ giúp cho người dùng có được những quyết định sử dụng đúng đắn vả phủ hợp vẻ dử liệu mả họ có,

Tuỳ thuộc vào từng nuạc đích sử dụng khác nhau, từng loại đữ liệu khác nhau

„mà câu trúc và nội dạng dử liệu metadata có thê có những sự khác biệt, 3ong, nhìn

chưng sẽ bao gồm một số loại thông tin cơ bán sau:

"- Thông trì mô tà về bản thám đữ liệu metadata

"_ Thỏng tin vẻ dữ liệu mả metadata mô tả

"_ Thống tin về cá nhân, tổ chức liên quan đến đữ liệu metadata và đữ liệu

11-4 Siêu dữ liệu Dublin Core

Dublin Core là một chuẩn siêu đữ liệu được quốc tế công nhận gồm 15 phan

tử, dược sử dụng để mô tả các loại lài nguyễn ác phần tử mày dược tuết lập

và thống nhất thông qua sự đồng thuận của quốc tế, nhóm liên ngảnh của các chuyên gia từ các thư viện, bảo làng, nhà xuất bản và các lĩnh vực liền quan

Bề yếu tế này dược hình thành lần dẫu tiên năm 1995 bao gồm 15 yếu tổ mô tả cất lõi nhất Tháng 9/2001 bộ yến tổ siêu đữ liệu Dublin Core được ban hành.

thành tiêu chuân Mỹ, gọi là tiêu chuan “The Dublin Core Mctadata Element Set”

ANSI/NISO 239.85-2001

Đặc điểm của Dublin Core/23/

(1) Tao lap va sứ dụng để đàng: Cho phép những người không chuyên nghiệp có thể tạo các bản ghỉ rỏ tả đơn giản cho các tài nguyên thông tín và truy xuất

chúng trên môi Irường mạng một cách dễ đảng

(Œ) Ngữ nghĩa dễ hiểu, sử dụng, đơn giản: Dublin Core Metadata giúp những người tim iém thang tin không chuyên có thé tim thấy van để mình quan tâm bằng, cách hỗ trợ một lập hợp các phân tử thông đựng mà ngít nghĩa của chúng được hiểu Ví dụ: Yêu tổ <Táo giấ> (Creator) được gan cho người tạo lập, nhả soạn nhac, đạo điển trong vai trò là tác giá chính

(3) Phạm ví quốc tế: Sự tham gia của hầu hết cáo đại diệu lừ các châu lục trong,

việc thiết lập các thông số kỹ thuật cho Dưblin Core có thể giải quyết được vẫn

để đa văn hóa và đa ngôn ngữ của các tải liệu kỹ thuật số Tháng 11-1999, đã

có phiên bản của 20 thứ tiếng, hiện nay phiên bân 1.1 hỗ trợ 25 ngôn ngữ khác nhau

(49 Khả răng mở rộng: Những nhà phát triển Dublin Core đồng thời címg cưng

cấp một cơ chết cho việc mở rộng tấp các phân tử Dublin Core, phục vụ nha

cầu khai thác tài nguyên bd sung Cac phan tử siêu dữ liệu từ những tập các phần tử khác nhau gó thể liêu kết với siêu đữ liệu của Dublin Core Điều này cho phép các tổ chức khác nhau với các chuyên ngành khác nhau cỏ thể dùng, các phản tit Dublin Core dé mé 4 théng tin thích hợp cho việc sử dụng tài

nguyên trên Internet

Ý nghĩa cứa Dublin Core trung quản lý tải liệu điện tử

{1 LÀ phương thúc mô fà nguên thông tín, đặc biệt là nguồn thông tin điện tử một

ä hiệu quả Dublin Core đặc biệt phát huy láo dụng khi được sử dụng để mô

tả tư liệu điện tứ vốn khó xác định được loại hình và nội dưng các yếu tổ cân

thể hiện

16

(2) Thay thể cho các dang thức trình bảy thông tin trước dây như MARC do sự

đơn giản trong cầu trúc mà người sử dụng có thẻ tự thiết kế theo yêu cầu của

riêng mảnh

(3) Cung cấp cho người sử dụng một phương án tiếp cậu thông dụng thông qua

các giao điện quen thuộc như web

Thân loại các yếu tố

Contributor (Tae gift pha)

Publisher (Xuat ban)

Format (Mé la val 7)

Indentifier (Dinh danh)

Type (Loni hinh)

Source (Nguôn gac)

Rights (Ban quyén) Language (gn ngit)

Bang 1.1: Cac trường trong Duhlin Core

115 Giới thiệu Onfology

Các Ormtology đóng vai trò then chết trong việc cung cấp ngữ nghĩa mà máy

có thể hiểu được cho các lãi nguyên của Web ngữ nghĩa Omlclogy là mội

thuật ngữ mượn từ triết học nhằm chỉ khoa học mô tả các loại thục thể trong thể

giới thực và cách thức chúng liên kết với nhau Nó được nghiên cứu va phát triển

Đổi cáo nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo để mỏ tả một sách hình thức về một

miễn lĩnh vực nảo dó

4 Định nghia Ontology] 1}

Ontology 1a sy hidu biét vé domain nao dỏ Chúa sẽ nhau vẻ sự vật, hiện tượng,

có thể trao đổi với nhau Các ngôn ngữ Omtology biểu diễn trị the chia sẽ cho các

từng đụng sử dụng được với nhau

Ontolcgy là một đặc tả bường mình, mang tính hình thức của sự khái niệm hóa

có thể chia sẽ được bằng cách xác định các khải niệm liên quan của hiện tượng đó

Ở đây tường mình là các khái niệm được sử đụng và các ràng buộc trên chúng được định nghĩa rõ rang doc và hiến Omlology Chia sẻ phản ánh quan điểm rang mét Ontology năm bắt trị thức dược chấp nhận bởi một nhóm người|10J

Ontology là thuật ngữ dược mượn từ triết học, để cập đến các ngành khoa học xnô tả các loại thực thể trong thé giới thực va chúng liên hệ với nhau như thể nảo Trong W3C một Ôntology cung cấp các mồ lä cho cáo phần sau

=- Cáo lớp trong một lĩnh vục xác định

"_ Cáo quan hệ giữa cáo lớp đó

"_ Cáo thuộc tính của các lớp đó

Cac phan ti trong Ontology gém có:

= Cac ca thé (individuals) - Thé hién: Các cá thể là các thành phần cơ bản,

Triển tăng của ruột Ontologv Các cá thể trong một Ôntology cé thé bao gồm các đối tượng cụ thé như con người, động vật, cải bản cũng như các cá thể trừu tượng, như các thành viên hay các từ Mội Ontology cé thé không cần bái kỳ một cả thể

ảo, nhưng một trong những lý do chính của một Ontolosy là đẻ cung cấp một ngữ nghia của việc phân lớp các cả thể, mặc đủ các cả thé nay không thực sự lả một phan ctia Ontology

= Cac 1ép (Classes) - Khai niệm: Các lớp là các nhóm, tập hợp các đổi tượng,

trừu lượng Chúng có thể chứa các c cáo lớp khảo, hay là sự phối hợp của cả hai Cac Ontology bién đổi tuỳ thuộc vào câu trúc và nội dụng của nó: Một lớp có thể chứa các lớp con, có thể là một lớp tổng quan (chứa tật cả mọi thủ), có thể là lớp

18

chi chiva nhiig cd thé riéng 16, Mot lop cd thé xép gap vao hodc bị xếp gộp vào bởi các lớp khác, Mỗi quan hệ xếp gộp này được sử dụng để tạo ra một cầu trúc có tú

bậc các lớp, thường là với một lớp thông đụng nhất kiểu Thing ở trên đỉnh và

lớp rất rõ rang kiểu 2002, Ford ở phía dưới củng,

"_ Các thuộc tính (Propcrtics): Các déi trong trong Ontology có thê dược mô

†ả thông qua việc khai báo cáo thuộc tính của chúng Mỗi một thuộc tính déu có tên

và giá trị của thuộc tỉnh đỏ Các thuộc tinh được sử dụng đề lưu trữ các thông tin

mà đối tượng có thẻ có Ví dụ, đối với một cả nhân có thể có các thuộc tỉnh:

Tio tén, ngay sinh, qué quan, sé cmnd Gid trị của một thuộc tỉnh có thể có các

kiểu đũ liệu phúc lạp,

"Các mũi quan hệ (Relation): Một trong những ứng dụng quan trọng của việc sử dụng các thuộc tính là dễ mô tả mối liên hệ giữa các đổi tượng trong, Ontology Mét mồi quan hệ là một tốc tính có giá trị là một đổi tượng nào đó

gộp

(subsumption) Kiểu quan hệ nảy mô tả các dối tượng nào lá các thành viên của các trong Omlology Một kiểu quan hệ quan trọng là kiểu quan hệ

lớp nào của các đối tượng

Tiện tại, việc kết hợp các Ontolosy là một tiến trình được làm phân lớn là thủ công, đo vậy rất tốn thôi gian và đất đồ Việc sử dụng các Onlology là cơ sở để cưng cấp một định nghĩa thông dựng của các thuật ngữ cốt lõi có thể lảm cho tiền

trình này trở nên để quản lý hơn Hiện đang có oác nghiên cứu dựa trên các kỹ thuật

sản sinh để nối kết các Onlology, tuy nhiên lĩnh vực này mới chỉ hiện hữu về mặt lý thuyết

+ Vai trò của Qudologp

"_ Chia sẻ sự hiểu biết chung giữa các ứng dụng và cơn người

"_ Cho phép xủ dụng lại tr thức

"=- Đưa ra các giả thiết rõ ràng về miền

"= _ Phần tách trí thức lĩnh vực với tri tức thao tác

19

"_ Phân tích trị thức lĩnh vực phân tích hình thức của các khái niệm, cản thiết

cho việc tải sir dung va mé réng Ontology

% Các lnh vực ứng dụng Ontology

Ontology được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực như: tích hợp thông tín thông minh, các hệ thống thông tin cộng tác, phục hồi thông tin, thương mại điện tử, quản

lý trí thức và trong kỹ thuật trí thức, xứ lý ngôn ngữ tự nhiên, và biểu diễn trì thức,

B-leaming, Web Portals Search engines, Cac ứng dung Metadata-driven, Rut trích

théng lin, Dala Text Web Mining, Information brokering

Phương pháp xéy deng Ontology

Bude 1: Xée định mục dích là xác dịnh mục tiêu sit dang ofa Ontology

Tước 2: Xây dựng Ontology chia lam 3 bước

"— Xác định các khái niệm và các mỗi quan hệ chính trong lĩnh vực quan tâm

Tạo các dịnh ngÌũa cho các khải niệm, các rối quan hệ dỏ và xác định các thuật ngữ tham chiêu đền ching

da didn Iri thức có ở bước trên trong mội ngôn ngữ hình thức nẻo

" Tích hợp, hợp nhat céc Ontology dang tổn tại: thiết lập cáo ánh xạ khác nhau

gitt hai Ontology, do đó giữ được cic Ontology ban dau và hỏa niiập với các

Ontology véi mục đích tạo ra một Ontology duy nhất từ các Ontology ban đầu Có thé xem anh xạ giữa các Cnfology la tập các quy tắc viết lại kết hợp các thuật ngữ

và các biểu đại đã được định nghĩa trong một Ontology nguồn với cáo miệt ngít

và các biểu đạt của Ontology địch

Bước 3: Đảnh giá: thiết lập một đánh giá về các Ontology với một khung gồm các

xác dinh yêu cầu

Bước 4: Lập tài liệu tài hiệu Ontology theo yêu cầu và mục dich

1.1.6 Ontology vé Semantic Web

Hign tai, cdc Ontology di tng, dung vao World Wide Web tao ra Semantic Web Các câu trúc ở mức khái miệm đùng xác định một Ontology cơ sở cung cấp

20

chia khoá dễ máy tỉnh có thể xử lý dược dữ liệu trên Semantic Web Cac Ontology phục vụ như các gián đỗ siêu dữ liệu, cung cấp khái niệm về từ vựng có thể kiểm

soát đượp, mỗi Onlology được xác định rõ ràng và máy tính có thể xử lý được ngít

nghĩa Bằng cách xác dịnh các nguyên lý trên lĩnh vực chia sẽ và thông thưởng, các Ontology giúp cho người và máy thông tin một cach chính xác - hỗ trợ việc trao đổi tgữ trghĩa chứ không chỉ cú pháp Vì vậy sự thành công và phát triển của Semautie

Web phụ thuộc vào việc cfu tric cdc Ontology trên lĩnh vực đặc trưng một cach nhanh chéng và Ít tổn kém

%— Cúc ngôn ngữ xây dựng Onfology

Ở bước đầu phát triển công nghệ này, được gợi là biểu điển tri thức, XML cung cấp một cú pháp cân trúc cây tuần lar Cling lie da mat co chế mã hóa va chuyển đổi metadata dược chỉ rõ bởi Resource Description Framework (RDF), dang được phát triển bởi W3C như một nên tảng cho việc xử lý ngữ nghĩa thông tin Một Trgôn ngữ cải tiễn vừa xuất hiện gắn đây được gọi là OTL, mé 1a Ontology va dura ra

Ontology editor, cac céng, cu chủ thích và các công cụ suy luận cho Ontoloay

DAML (DARPA Agent Markup Language) cing đang được phát triển nhấm đến

xuục liêu biểu diễn quan hệ ngữ nghĩa mà có khả nồng tương thích với các công nghệ hiện tại và tương lai Trong khí SHOH (Smple HTML Ontolosy Extension) cho phép tác giả trang Web chú thích các tải liệu Web của họ với trí thức máy có

thể dọc

1.1.7 Ngôn ngie OWT

OWL (The Web Ontology Language) là mội ngôn ngữ gân như XMI, dùng để

„nö tả các hệ cơ sở trí thức OWL là một ngôn ngữ danh dẫu dùng để xuất bản vá chia sẻ dữ liệu trên Internet thông qua những mô hình đứ liệu gọi là “Ontology" Ơmlology mô tả một Tĩnh vực (đomain) và diễu tả những đối tượng trong Tĩnh vực đó cùng những mới quan hệ giữa cáo đói tượng này OWL, là phần mở rộng về từ vựng, của RDE và được kế thừa Lừ ngôn ngữ DAMIL IOII, Web Ontology — một dự án dược hỗ trợ bởi W3C OWL biểu diễn ý nghĩa của các thuật ngữ trong, các từ vựng,

21

và mỗi liên hệ giữa các thuật ngữ này dé dam bao phủ hợp với quá trình xử lý bởi các phản mềm/26/

OWL duge xem như là một kỹ thuật trọng yêu để cài đặt cho Semantie Web trong tuong lai OWL được thiết kế đặc biệt đế eung cập một cách thức thông dụng trong việc xử lý nội dung thông tin cia Web Ngôn ngữ này được kỹ vọng rằng sẽ cho phép cáo hệ thống máy tính có thê đọc được thay thế cho cơn người Vì OWL được viết bởi XMI,, các thông tin OWI, có thể để đảng trao đối giữa các kiến hệ thống mày tính khác nhau, sử dụng các hệ điều hành vả các ngồn ngữ ứng dụng, khác nhau Mục đích chính của OWL là sẽ cung cấp các chuẩn dé tao ra mat nên tảng đề quản lý tải sẵn, tích hợp mức doanh nghiệp và dé chia sé cing nine tai sit dụng dữ liệu trên Web, OWL dược phát triển bởi nó có nhiễu tiện lợi để biểu điền ý

nghĩa và ngũ nghĩa hơn so với XML, RDE và RDES, và vi OWL ra dai sau cdc

rgôn ngữ này, nỗ có khả năng biểu điển các nội dung mà máy có thể biểu điển được

trên Web,

"Mắt liên hệ giữa các ngôn ngữ con của OWL:

* Mọi Omtoloay hợp lệ dựa trên OWL Lite déu lá Omtology hợp lệ tén OWL DL

= Moi Ontology hop 1é dua trén OWL DL déu Ia Ontology hgp 1é trén OWL Full

= Moi kél ludn hop 1é dua trén OWT Lite ddu 14 két Inn hop 1é trên OWT, DI,

>_ Mọi kết luận hợp lệ dựa trên OWL DL dễu là kết luận hợp lệ trén OWL Full

Công cụ dễ xây dung cic Ontology la Protégé Cong cụ này được sử dụng dễ tạo ra

file OWL

Những cơ chế này hạn chẻ ở ngữ nghĩa Vi nếu chỉ sử dụng những tờ khóa để tim kiểm thi do vấn đề ngôn ngữ (từ đa nghĩa ) mà có nhiều sự nhập nhằng và nhằm lân din dén kết quả sai Hơn nữa, việc hiểu nỗi dung của trang web thông qua

phân tích text cũng không phải là phương pháp có độ chính xáo cao Vỉ vậy, mã

cộng đẳng những nhà nghiên cứu vẫn nung nâu một mong muốn “ngữ nghĩa” hóa

hệ thống web Nghĩa là trang web bây giờ sẽ chứa đựng thông tin chú đạo trên trang,

đó và biểu diễn dưới dạng mà máy tính có thể hiểu dược, xử lý được Và nếu viễn cảnh đỏ thành công thi triết lỷ “thông tin mọi nơi” sẽ biến thành “thông tín tốt nhất

THỢI HƠI”

1.1.8 RDF - Néx ting cia Semantic Web

% Giới thiện RDF

Hiện tại, một trang web được tạo ra bởi một nhả lập trình viên và đi kèm với

xnột trình duyệt web để người dùng có thể xem trang web dé Các công cụ tìm kiếm thường lùng sục qua tẮt cả nội dụng của các trang web và lao một cơ sở đữ liệu đề giúp cho người sử dụng cỏ thé dé dàng tim kiếm mội số trang web mà có chứa những từ hoặc cụm từ mà họ đang cần tìm kiểm Trái lại, trong nhiêu trường hợp, Trgười sử đụng vẫn phải phân loại cáo kết quả tầm kiếm để lấy được những thông lin cân thiết hoặc lùng sục thật kỹ một trang web nào đó để thú dược một thông tin đặc biệt nào đó mà họ cần Các trang web hiện tại đêu có thể đọc được trên máy nhưng,

mấy lại không hid

chúng Ông Tùn Bermers-Leo, nhà nghiên cứu tại phòng thí

nghiệm của Viện Miassachusetts vẻ Hệ théng may tỉnh, đã phát minh ra web vào nam 1989 và là giảm đắc của W3C|8] Ngay từ khi bắt đân công việc, ông đã đự kiến các siêu lếp tữn sẽ được sử dụng rộng rãi, tạo khả năng tửm kiếm để dàng và

chỉnh xác hơn với sự trợ giúp của các tác tử tự động, Trong bải bảo của mình, " Con đường tiến tới Semantie web ", ảng Tim Bemers-Lee đã đưa ra viễn cảnh của web như sau “web được thiết kế tương tự như một không gian thông tin, ở mức độ toàn câu, web không chí hữu ích đối với sự liên lạc giữa người- người, mả ngay cá máy tính cũng có khả năng tham đự và hễ trợ phản nào” Một trong những trở ngại chính

của vấn để nảy đó là hầu hết thông tin trên web được Huết kế đành eho mue dich sit dụng của con người Trải lại, cách tiếp cận Semantic web lai tao ra ngén ngĩ phát triển web nhằm điễn tả thông tin theo một định dang máy có thế xử lý được Phản trhiểu dữ liệu dễu có thể sẵn sàng sử dụng trên web, nhưng chúng được tập hợp theo nhiền phương thức da đó rất khó có thẻ phân loại và tìm ra được kêt quá chính xác Nếu mỗi trang đữ liệu phải được tạo lại để tham đự vào Semantic web ké hoach nay

sẽ không bao giờ vượt quá sự hiểu biết dơn giản Thay vào đó, W3C dược sử dụng,

23

nhằm mục dich xác dịnh và dịnh nghĩa “siêu đữ liệu” dược ứng dụng trên toàn cầu

đề có thể kết hợp chặt chẽ vào hệ thống các trang web đã tên tại làm cho các trang

6 Thể làm việc được với các tác từ “Siêu đữ liệu” là những,

web này thay đối để

“dữ liệu về đữ liệu " Ví dụ, một bán liệt kê mục lục sách thư viện là “siêu dữ liệu”,

miểu tả các ấn phẩm mà chính những ấn phẩm đó vốn đã tên tại đưới dạng một đù

liệu nào đó Sự khác biệt giữa "dữ hệu” và "“siêu dt liệu”" không có ý rghữa luy

đổi Điều nảy chí đúng với từng ứng dụng riêng biệt và đổi khi sự khác biệt này

không có giới hạn, củng một nguồn thông tin có thể được thể hiện theo cả hai cách trong cùng muội lúc Đề hoàn thiện ý tưởng về vấn để trên, W3 đang tiếp tục ma rong và chuẩn hoá ngôn ngữ RDI - là ngôn ngữ được thiết kế đề hỗ trợ “siêu dữ liệu” trên web[27]

Vẻ co ban, RDF là một tập hợp các nguyên tắc dãnh cho ngôn ngữ độnh dâu

Nó cho phép sự chia sẻ giữa các ứng dụng để trao đổi thông tin sao cho các máy có thể hiểu được trên web và tự động nhắn mạnh vào quả trình xử lý các nguồn thông lin RDF cung ấp một mô hình đũ liệu, và một cú pháp đơn giản sao cho các hệ thông độc lập có thể trao đổi vá sử dụng nó Đồng thời, nó được thiết kế sao cho hệ thông máy tính có thể hiểu được và có thể đọc được thông tín, chứ không phải chỉ

dễ trình bảy đữ liệu cho ngừời dùng Củ pháp của RDF dựa trên mỏ hình dữ liệu, và

xnô hinh nảy ảnh hưởng đến cách thức mả những thuộc tỉnh được mô tá và nó cũng,

Eăm cho cấu trắc của những mỏ tả đó trở nêu rố rằng Điễu này có nghĩa rằng RDE

nó phủ hợp cho việc mõ tả tài nguyễn web[4, pp.65-84|

1.2 Cw ban vé E-LEARNING

1.2.1 Khái niệm

Có tất nhiều quan niệm và khái niệm khác nhau về e-Learning Mỗi khái niệm

được riêu ra với những góc nhìn khác nhau, và do vậy, nội hàm cũa khái riệm cũng

rất khác nhau Điển hình trong số rất nhiều khái niệm vẻ o-Learung/22,pp.26/ là:

* E-Learning chinh la su héi tu ctta hoe tap va Internet

24

" E-Learning là hình thức học tập bằng truyền thông qua mạng Internet theo cách tương tác với nội dung học tập và được thiết kế dựa trên nên tảng phương

pháp day hoe

Hai phát biểu này cho rang, tit ca nhiing gi duge goi 1a e-Learning déu phải liên

quan tdi Intemet Nghia 1a, khéng sir dung Intemet thì không được coi là H- Learning

Với định nghĩa thứ hai, ngoái yếu tổ công nghệ, tác giả còn nhân mạnh yêu tố nén tang là phương pháp dạy học được sử đựng trong quá trình thiết kế, triển khai các hoại động dạy học qua e-T.earning,

= Learning là việc sử dụng công nghệ mạng dé thiét ké, cưng cấp, lựa chon,

quản trị và mở rộng việc học lập

"_E-Learning là việc sử dụng sức mạnh của mạng đề cho phép học tập ở bắt

cứ lúc nào, bắt cứ nơi đâu

Hai đỉnh nghĩa trên có sự mở rộng về hạ tẳng công nghệ thông tin của E- T,cmming Đỏ là, ngoài Tniernet, các hệ thống thông tin truyền thông chỉ cần có yếu +6 mang cling được coi là cơ sở công nghệ của e-Learning,

"= F-Learning la vide cung cấp nội dung thông ga tất cả các phương liện điện

từ bao gầm Internet, Iniranet, Trạm phát vệ tỉnh, Băng tiếng, hình; Thi lương

tae va CDROOM

= F-Learning bao gồm tất cả các dạng điện tử (form of electronies) hd tro vide day và việc bọc, Các hệ thống thông tin và truyền thông có hoặc không kết nói mạng được dùng như một phương tiện đề thực hiện quá trình bọc lập

trên là những đính nghĩa có nội hàm réng nhật về hạ tẳng kỹ thuật trong e-Leaming, 'Theo đó, các dạng có yếu tổ điện tử được sử dụng để hỗ trợ dạy họ đều được coi la

e-Learning,

Tiên cơ sở than khảo nhiều định nghĩa, xem xét bản chất trong từng trường,

"hợp, căn cứ vào trái nghiệm của tác giả trong thời gian qua, có thể hiểu, e-Learning

là một hình thức học tập thông qua mạng Internet dưới đụng các khóa học và được

quan by bai các hệ thông quán lý học tập dam bao sự tương tác, hợp tác đáp ứng nhu câu học mọi lúc, mọi nơi của người học

Theo cách hiểu trên (và được sử dụng trong tài liệu nảy), một hệ thông eL,earning

phải đảm bão được các điều kiện dưới đây:

- Sử dụng mạng Internet

~ Tôn tại dưới đạng các khóa học

- Đảm bảo sự tương tác, hợp tác trong học tập

- Sử dụng các hệ thông quản lý học tập

1.2.2 Mé hinh hé thong E-LEARNING

Trung tâm của hệ thông e-Learning 1a hé thong quan ly hoe tap LMS (Learning

Management System) Theo đó, người dạy, người học và người quản trị hệ thông

đều truy cap vao hé thong nảy với những mục tiêu khác nhau đảm bảo hệ thông,

hoạt đông ôn định và việc đạy học diễn ra hiệu quả

1.2.3 Ưu điểm va han ché E-LEARNING

= Uwdiém cia e-Learning

Sơ sánh với lớp học truyền thống, e-Tcarning có những lợi thể sau đây:

'VỀ sự thuận tiện

Tiọc dựa trên e-Learning được thực hiện phù hợp với tiến độ học tập, hoàn cảnh

của người học, đâm bảo học mợi lúc, mọi nơi, hỗ trợ hợp tác trong môi trường,

mạng, Với người quản trị, đẻ dàng quản lý lớp học với số lượng, lớn

Vi chỉ phí và sự lựa chon

Chỉ phí theo học một khóa học không cao Bên cạnh đó, có thể lựa chon các

khóa học phù hợp với nhu cầu, nguyện vong của bắn thân đáp ủng nhụ câu học tập

ngày càng tăng của xã hội

Tên cạnh những ưa điểm nổi Gi cla e-Learning kế trêu, hình thức dạy học này

còn tiềm ân một số hạn chế sau:

Về phía người học

Tham gia học tập dựa hiên ¢-Learning doi hồi người học phải có khả năng làm

việc dộc lập với ý thức tự giác cao độ Bến cạnh do, cũng cần thể hiện khả năng hợp

tác, chia sẽ qua mạng một cách hiệu quả với giảng viên và các thành viên khác

Người học cũng cân phải biết lập kế hoạch phủ hợp với bản thân, từ định hướng trong học tập, thực hiện tốt kế hoạch học tập đã đẻ ra

Về phía nội dung học tập

Trong nhiêu trường hợp không thế và không niên đưa

kể nội dụng quá trừu

tượng, quá phúc tạp Dặc biệt là các nội dụng liên quan tới thí nghiệm, thực hành

Công nghệ thông tin không thể hiện được hay thể hiện kém hiệu qua

ma

Hệ thống c-Leanaing cũng không thể thay thể được các hoạt dộng liên quan tới

việc rèn luyện và hình thành kỹ năng, đặc biệt là kỹ năng thao táo vận động

Về yếu tô công nghệ

Sự hạn chế vẻ kỹ năng công nghệ của người học sẽ làm giãm dáng kẻ hiệu quả, chất lượng day hoc dua trén e-Learning

Bén cath dé, ha (Ang công nghệ thông in (mang internet, bing thdng, chi phi )

cũng ảnh hưởng đáng kẻ tới tiền độ, chất lượng học tập

1.2.4 Sự cần thiết E-LEARNING

Trước sự thay đối nhanh chóng của môi trường kinh tế toàn cầu, môi trường của

xiển giáo đục đại học cũng đang có nhiều thay đối Sự phổ cập đại học liên quan đến

vấn dễ phát triển hệ thống đảo tạo phục vụ cho cộng dòng ,dặt trọng tâm lên tính hiệu quả của địch vụ đảo tạo và kết quả cạnh tranh thông qua hệ thống đảo tạo mở,

sự quan trọng của việc Hiếp nhận kiến thức lừ trường đại học „ sự hợp tác giữa các trường dại học trong lãnh thổ một quốc gia và trên toàn thế giới, công nghệ và hệ thông giáo đục phải đạt được Vì vậy để đáp ứng những thay đối nêu trên trong môi trường giáo dục, cần phải tổ chức hệ thông đào tạo e-leaning bằng cách ứng dung

công nghệ thông tin và các phương tiện như Imeamet, Kmail, CD-ROM, TV la những phương tiện học tập không hạn chế về giới hạn địa điểm vả thời gian như

cách học truyền thống,

1iệ thống e-learning, có thể coi là mét giải pháp tổng thể ding cdc công nghệ máy tính để quan Hi: sinh viên, giảng đạy theo yêu cản(Lechre On Demand), các lớp học dược tổ chức theo lịch trinh đồng bộ, lớp hợc qua vệ tính, các phòng lab da phương tiện hỗ trợ thiết kế bài giảng, thư viện điện tử, nhớm học tập cho phép trao đổi thông tin giữa các sinh viên và sinh viên với các giáo sư

1.2.5 Các hình thức học tập E-LEARNING

Là một hệ thống học tap mém déo và lĩnh hoại, có thể tố chức dạy học theo nhiên hình thức khác nhau Dưới góc độ vai trò của hệ thông e-Learning trong việc đoàn thành một khỏa học, có thể kể ra hai hình thức học tập (mođc of leaming)

chính là học tập trực tuyến và học tập hỗn hợp

28

Học tập trực tuyên (Online learning)

Là hình thức, việc hoàn thành khóa học được thực hiện toản bộ trên mỏi

trường mạng thông qua hệ thống quản lý hoc tap Theo cach nay, e-Learning chi

khai thác được những lợi thế của e-Leaming chứ chưa quan tâm tới thẻ mạnh của

dạy học giáp mặt

Thuộc về hình thức này, có hai cách thể hiện là dạy học đồng bộ

(Synchronous Learning) khi ngudi day va ngudi hoe cing tham gia vào hệ thống quản lý học tập và day học không déng bé (Asynchronous Leaning), khi người dạy

vả người học tham gia vào hệ thống quản lý học tập ở những thời điểm khác nhau

Học tập hỗn hợp (Blended learning)

Đây là hình thức học tập, triển khai một khóa học với sự kết hợp của hai hinh

thức học tập trực tuyên vả dạy học giáp mặt Theo cách nảy, e-Learning được thiết

kế với mục đích hỗ trợ quả trình dạy học va chi quan tâm toi những nội dung, chủ điểm phủ hợp nhất với thể mạnh của loại hình này Còn lại, với những nội dung

khác vẫn được thực hiện thông qua hình thức đạy học giáp mặt với việc khai thác

tối đa ưu điểm của nó Hai hình thức này cần được thiết kế phủ hợp, cỏ mỏi liên hệ mật thiết, bổ sung cho nhau hưởng tới mục tiêu nâng cao chất lượng cho khỏa học

Với đặc điểm như trên, đây là hình thức được sử dụng khá phổ biến với nhiều cơ sở giáo dục trên thẻ giới, kẻ cä các nước có nên giáo dục phát triển

1.2.6 So sánh hình thức đảo tạo truyền thống và trực tuyến

Chức năng Đo tạo truyền thống Dido tao trực tuyên

Đăng kỷ học Đăng ký tập trung một điểm Đăng ký ở bắt kỳ đâu

Chọn lớp học và | Mất thời gian đăng ký và khỏ tổng | Đơn giản trong quả trình

Tham gia thị | Mất thời gian châm bài, chỉ phí | Hệ thống tự dong cham

thức

Chia sẻ và quản | Tài liệu không được tập chung, | Tài liệu được tập trung,

lý là liệu tham không được chuẩn hóa, khó tim đơn giãn trong quả Irình

rao đổi chuyên Quy mô nhỏ, it người tham gia, Không giới hạn số người

Quản bảigiảng Quên lý bài giảng thủ công, khó Quin Eý theo từng chuyên

sắp xếp logic các tài liệu học lập mue nén alt dung don gian

và tìm kiếm đễ dàng

Theo đối học tập Theo đối tiền độ học cũng như lập Theo doi học tập của học

các thông kê bằng tay viên đơn giản, hệ thống tự

động lập các thống kê Bang 1.2: So sánh hình thức đảo tạo truyền thông vả trực tuyến

Người quản trị: Đây là người oó trách nhiệm quản trị toàn bộ hệ thống quan

lý học tập với các chức năng như lạo lập khóa học, phân quyền cho giáo viên, cấp

phát tài khoản người dùng, thiết lập mỏi trường, trợ giúp người dạy và người học vẽ

công nghệ Người này cần nằm vững chương trình đào tạo, nghiệp vụ quan ly đào tạo, có kỹ năng tối về công nghệ thông tín nói chưng, về quản trị hệ thống quan lý học Tập nói riêng,

Người đạy: Là nhân tổ chính trong việc cung cấp các khóa học trên hệ thông quân lý học tập Ngoài các hoạt động học tập, các học liêu dã dược thiết kế theo kịch bán sư phạm định trước theo hưởng phỏng theo các hoạt động học tập của hình thức đạy học giáp mặt đẻ giúp người học tự lực trong học tập, người đạy cũng cẦn thao tác trực tiếp với các chức năng của hệ thông quản lý học tập trong việc dịnh hướng kế hoạch học tập, thêng báo, cảnh báo, đánh giá, chỉ dẫn, trợ giúp người học một cách thường xuyên và kịp thêi

30

Người học: Đây là nhân vật trung tâm của quá trình đạy học dựa trên c-

Learning Cac khéa học cần được thiết kế theo định hướng lấy người học làm trung,

tâm Khi tham gia học tập, người học sẽ thực hiện các hoạt động học tập đã được

thiết kế theo kịch bản sư phạm dễ tự lực, chú dộng khám phả trí thửc, kỹ năng của

+khóa học Bên cạnh đỏ, người học cũng thường xuyên nhận được các thông tin chỉ đến, giúp đỡ khi gặp khó khăn bay cùng nhau lhảo luận, chia sẽ thông qua chúc năng hợp tác trén mang

= _ Hạ tẳng Công nghệ thing tin

Với cơ sở giáo dục: Cân sở hữu hoặc thuê máy chủ đã mạnh để đâm bão hoạt

động ổn định khi có sự tham gia đẳng thời của số lượng lớn người dạy, người học

trên hệ thông quản lý học tập

Với người dạy và người học: Cần có may lính kết nổi với Iternel Riêng người dạy, cân sở hữu các công cụ thiết kế khóa học (Authoring Tools) đề thiết kế nội dung học tập Bên cạnh đó, cũng cần sử đụng các phân mém trong việc tạo ra,

xử lý các dỗi tượng da phương liên, lạo hoạt hình, tạo bài trắc nghiệm, các công cu chụp ảnh mản bình (capture) để tạo ra nguồn tải nguyên sử dụng trong khỏa học

1.2.8 Thực trạng E-LEARNING tại VIỆT NAM

Vào khoảng năm 2002 trở về trước, cáo tại liệu nghiên củu, tìm hiểu về cLeaming ở Việt Nam không nhiều Trong hai năm 2003-2004, việc nghiên cứu

eLeaming ở Việt Nam đã được nhiều don vi quan tam hon Gan đây các hội nghị, hội thao về công nghệ thông tin va giáo đục đều có để cập nhiều đến van dé e- Learning va kha ning áp dụng vào môi trường dào tạo ở Việt Nam như: Hội tháo xiâng cao chất lượng dao tao DIIQGIIN nim 2000, L

nghị giáo dục đại học năm

2001 và gần đây là Hội thão khoa học quốc gia lần thứ nhật vẻ nghiên cứu phát triển

và img dụng công nghệ thông Gin và truyền thông TCT/rda 2/2003, Hoi thao khoa

học quốc gia lân II về nghiên cứu phát triển và ng đụng công nghệ thông tin vả

truyền thông TCT/rda 9/2004, và hội thảo khoa học “Nghiên cứu và triển khai c- Learning” do Viện Công nghệ Thông tia (ĐHQGHN) và Khoa Công nghệ Thông

31

tin (Đại học Bách khoa Hà Nội) phối hợp tổ chức dầu tháng 3/2005 là hội thảo khoa học về e-Learning đầu tiên được tổ chức tại Việt Nam

Các trường đại học ở Việt Nam cũng bước đầu nghiên cứu và triển khai eLeaming Mét s6 don vị dã bước dẫu triển khai các phản mềm hỗ trợ đảo tao va

cho các kết quả khá quan: Dại học Công nghệ - DHQGIIN, Viện CNTT - ĐHQGHN, Đại học Bách Khoa Hà Nội, ĐHQG TP HCM, Học viện Bưu chính Viễn thông, Đại học Sư phạm Hả Nội, Gần đây nhất, Cục Công nghệ thông tín Bộ Giáo duc & dao tạo đã triển khai cảng e-Learning nhằm cưng cấp một cách có hệ thông các thông tim eÏ.earring trên thế giới và ở Việt Nam Bén cạnh đó, một số công ty phần mềm ở Việt Nam đã tưng ra thị trường một số sản phẩm hỗ trợ đào tạo đào tạo Tuy các sản phẩm này chưa phải là sản phẩm lớn, được đồng gói hoàn chỉnh nhưng đã bước đầu góp phân thúc day sự phái triển e-T.camnng ở Việt Nam Việt Kam đã gia nhập mạng e-Leamming Châu Á (Asia I-Learning Nerwork - ADN,

www_asia elearning net) voi sự tham gia của Bộ Giáo dục & đảo tạo, Bộ Khoa học - Công nghệ, rường Đại học Bách Khoa, Bộ Bưu chính Viễn Thông,

1.3 Kết luận chương

Trong chương này lác giả đã riêu lên các khái niệm, kiên trúc về Semaniie Ieb,

các công nghệ được ứng dụng vào như Omlolagy, Dublin Core, Siêu dữ liệu, ngôn ngit OWL hay RDF no la nén tang dé xây dựng web ngũ nghĩa Cùng với đó tác giả

đi nghiên cứu về hệ thông e-Learning những tru và nhược diễm cũng như di so sảnh việc học tập truyền thống với học trục tuyến, cuỗi cùng là ải tìm hiểu thực trạng của

e-Learning tại Việt Nam.

CHƯƠNG II ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB TRONG E-LEARNING

Nội dưng của phân này sẽ trình bày về việc áp dụng công nghệ Web ngữ nghĩa trong e-Learning, chi r& cach thite t6 chức tri thức trong e-Learning ngit nghia,

kién tric cia e-Learning ngit nghia,

2.1 E-Learning ngit nghia

Lteaming là một hình thức đào tạo mới đang được quan tâm nghiên cứu vả phát triển SCORM là chuẩn về E-leaming hướng tới khả năng tai str dung va kha chuyển của các thành phan nội dung bang cach tach nội dung ra khối cầu trúc bài giảng, khác hẳn với cách xây dựng bài giảng gắn liên với câu trúc định sẵn trong các chương trình đào tạo trên máy trước đây Nhiéu hé théng LMS duoc xây dựng, sao cho lương thích với SCORM nhằm khai thác những lợi điểm của chuẩn nảy

Tuy nhiên, quá trinh xây đựng và khai thác nội dung bai giảng theo chuẩn SCORM

vẫn con những lưm chế

" - Các bài giảng diện tử thường có khung cứng nhắc, nội dung học truyền dat

cho học sinh vẫn chưa được linh hoạt Trong khi một số chương trình đảo tạo

trên máy cỏ khả năng cung cấp bài tập, thậm chí đổi mới nội dung bài giảng phà

hợp với tình hình học tập của học viên thi nói chung các hệ LMS hiện nay vẫn chỉ cùng cấp các khóa học có định, it thay đổi và chưa thật sự hưởng tới nhu cầu

cửa học viên

" Mặc dà bi giảng điện tử có tính khá chuyển cao vẻ các thành phần tải nguyên tạo nên bài giảng có thể tái sử dụng nhưng việc tái sử đụng vẫn mang tính thủ công và mất nhiều công sức Do đỏ, việc thay đổi nội dung cho phủ hợp với rục tiêu đáo tạo mới bằng cách sứ dụng lại một số thánh phần bái giảng đã

có và xây dụng lại ho&c thêm các thành phân bài giảng khác cũng sẽ tốn chỉ phí

và công sức gần như khi xây dựng lừ đầu một bài giảng điện tử Những hạn chó của chuẩn SCORM và các hệ thông LMfS nói trên dẫn đến hệ quả là tải nguyên

33

bài giảng dién ti ngày cảng phát triển hiện nay sẽ không được khai thác tốt như

nong muốn

cnming là các tải liệu số (lai liệu học tập, để

Đột tượng quân lí chính của

cương bài giảng, sách, báo, tạp chỉ diện tử, các tài nguyên da phương tiện, v.v )

Trong e-Learning , số lượng tài liệu có thể lên tới hàng tram triệu tài liệu, ngoài

chức răng giúp sinh viễn học tập, lưu rữ tải liệu, nó còn phải hỗ trợ người dừng tra

cửu tải nguyễn trong một kho dữ liệu không lỏ với thời gian nhanh nhất và chính

xác nhật

Các e-T.«aming uuyển thống không kết hợp ngữ nghĩa chỉ cho phép người dùng tim kiểm thông qua cau tric phân mục tải liệu hoặc qua tim kiếm từ khỏa nhờ

‡ï thuật lập chỉ mục cho nội đưng trong tài liệu Cơ chẻ phân mục trả lại danh sách

các bài học, tải liệu lương ứng với câu truy vẫn kiến như: “1iệt kê ra lất cả cáo bài học có tiêu để bắt đầu bằng chữ A” hoặc "Liệt kê các tài liệu về Mạng chia sẻ

ngang hàng”, còn cơ chế tìm kiếm theo từ khỏa tr lai danh các tài Hệu mà nội dụng có chữa từ khỏa trong câu truy vấn, chẳng hạn “Các bải giảng, tải liệu có

chứa cụm từ [Khoa học máy tinh] nhưng không chứa cụm tử [Phin etng may tiuh]?? Tuy nhiên cả hai cơ chế này đều không hỗ trợ đây đủ cho các câu truy vấn

kiểu như: “liệt kẻ các bài giảng, tải liệu liên quan dẫn ngôn ngữ lập trình hướng đói

tượng”, Nếu truy vẫn trong hệ thống thư viện tim kiểm theo tử khóa, thi hệ thông

sẽ trả lại một lập các danh sách có chứa từ khóa trên, niếu kho tài nguyễn có chứa tài liệu “Xây dựng ứng đụng Windows với Cử” (C# là một ngòn ngữ lập trình

hướng đối tượng) mà nội dưng tải liệu không chứa cụm từ “lập trình hưởng đối tượng” thì hệ thêng sé không tìm thây Hoặc với truy vẫn “liệt kê các tải liệu mạng đồng đẳng” thí máy tỉnh không hiểu được [Mạng ngang hàng] và [Mạng đồng,

đẳng ] là bai khái niệm tương đương,

Nhu vậy cơ chế tầm kiếm theo lừ khóa và theo kiểu đuyệt thư mục không giải quyết được các câu truy vẫn phúc tạp và mang tinh trừu tượng cao Dễ hỗ trợ các câu truy vấn loại này, một trong các giải pháp là thêm đít liệu ngữ nghĩa cho hệ thông o-Tcarning

34

ác théng tin tin ngit nghia duoc biéu didn béi các siêu dữ liệu di kèm với

mỗi đối tượng tài liệu, củng với một hay nhiều Ontology được cưng cấp với ngữ

cảnh ngữ nghĩa tương ứng, sẽ trã lời được (phản nào) các câu truy vấn rnang tính

trừu tượng,

Một e-Learning được tích hợp thêm ngữ nghĩa cho các tài nguyên được gọi là

e-T.carning ngữ nghữa E-ILearning ngữ nghữa có các các đặc điểm chung sau

ền được

« Bài giảng được mô tâ, chủ thích rõ ràng giúp cho máy tính có thể

«_ Tích hợp nhiều nguồn thông tỉn dựa trên các siêu đữ liệu khác nhau (các tài liệu, hỗ sơ người dùng, đánh đâu, phân loại,

«e Cumg cap kha nang tương tác với các hệ thống khác (không chỉ các e-

Teaming với nhau) thông qua cáo siêu đữ liệu (RDF là một trong những tải

nguyên thông dụng được dùng đẻ trao đổi dữ liệu giữa các e-Learing với

các địch vụ khác)

© Cũng cấp khả năng tỉm kiểm theo ngữ nghĩa mạnh mẽ hơm so với các cach tìm kiểm thông thường và tra cứu tài liệu một cách dé dang

Các thành phần hỗ trợ để xây dựng e-Learning ngữ nghĩa bao gềm: Web ngữ

nghĩa, e-Leaming, va céng nghé Web 2.0 Cũng giểng như Web và Web ngữ nyghia, o-[,oarning ngũ nghĩa là sự mỡ rộng của ø-T.carning bởi việc mô tả và trình

bảy các nguồn tải nguyên theo dinh dạng mã máy tính cỏ thể hiểu vả xứ li dược H- Learning ngữ nghĩa cũng có thế xem là sự mở rông của e-Learning nhờ tĩng dụng

của Web ngữ nghĩa

22 TỔ chức tri thức trang e-E,earring ngữ ngiĩa

Hệ thống tổ chức trí thức nhằm mục dịch làm rõ cơ cấu tổ chức bên trong của mệt hệ thống Nó biếu điễn các môi quan hệ (ngữ nghĩa) giữa các đổi tượng, các khái niệm trong một hệ thống, nhằm mục đích tổ chức, trao đổi thông tin và quản lí

trí thức một cách hiệu quả

Trong e-Learning ngữ nghĩa, các tri thức bao gầm:

«Lược đỗ phân loại và biên mục các tải liệu (là quá trình tập hợp các thông tin

về tải liệu như rữmm để, tac gia, nha xual ban, nam xuất bản, tôm tắt nhằm

cùng cấp một cách đây đũ nhất các thông tin trên đến độc giả)

©) Cae 1ép Lin xac minh (quan li phiên bản các tài hệu, các thông lin quan trong

(từ khóa), tên của tác giá, nơi xuất xử tài liệu, v.v )

Tap các từ vựng

œ- Các lược đỗ (ngữ ngứa, Omlology)

s+ Xây dựng khung bài giáng,

Trong giai đoạn xây dựng khung bài giảng, các cmtoloy, chú thích ngữ nghữa, siêu

đữ liệu của gói bài giáng, Iri thức chuyên gia và ngữ cảnh học cụ thể của học viên

sẽ được phân tích và sử dụng nhằm xây dựng khung bài giảng phủ hợp ngữ cảnh và tìm ra những thành phân tài nguyên phủ hẹp khung bải giảng đó Quá trình xây

dựng khung bài giống dược thực hiện qua hai bước

= Bude thử nhất là tìm khung bài giảng mẫu Ở bước này, hệ thông thực hiện

lựa chọn khung bài giảng mẫu đã có phủ hợp nhất với ngữ cảnh học tập của học

viên Khung bài giảng mẫu là khung mô tả cách thức tổ chức các thành phân tài

nguyên học điện tử của một bài giáng điện tủ được giáo viên xây dụng và thêm

vào kho bài giảng,

"— Bước thử hai là hiệu chính khung bải giãng mẫu Trong bước nảy, hệ thống, thực hiện các hiệu chỉnh bằng cach thay thế thành phần cầu thành nên khung bài giảng mẫu băng một thành phan néi dung khác phù hợp hen với ngữ cảnh học tập của học viên nếu thấy cần thiết

Nhiệm vụ xây đựng khung bài giảng theo ngữ cảnh được đảm nhiệm bởi hệ

thống con — hệ chuyên gia phụ trách xây đựng khung bài giảng Hệ chuyên gia này lựa chọn các khung bải giảng mẫu bằng cách thực hiện các truy vấn ngữ nghĩa trên các siêu đữ liêu mang chú thích ngữ nghĩa mô tả khung bải giảng, đã

có Trong trường hợp kết quả truy van đưa ra nhiều hơn một khung bài giảng, một khung bải giảng bất kỳ trong số dò sẽ dược chọn lụa làm mầu cho bước hiệu

36

chỉnh sau Tuy nhiên, hệ chuyên gia cũng cổ thể thực hiện các dánh giá khác

nhằm chọn ra khung bai giảng phủ hợp hơn thay vì chon bất kỳ một khung bài giảng đưa ra bởi truy vấn ngữ nghia

Quả trình lựa chọn thành phần nội dung phù hợp dễ hiệu chính khung bài giảng cing được thục hiện thông qua sử dụng các truy vần ngữ Thành phần nội

dung dược thay thể gồm hai loại: thành phần mô ju trúc và thành phần lải nguyên bài giảng, Việc thay đổi thành phân mô tá cẫu trúc thường liên quan đến yêu cầu vẻ nội dung học (tổng quan hay chỉ tiết ), còn thay đối thành phần tài nguyên thường liên quan đến yêu cầu vẻ cách thức hiển thi (tml, pdf, bay doc )

Ngoài việc sử đụng trưy vẫn ngữ nghĩa, một số luật đơn giãn liên quan đến xây dựng nội dung đào tạo cũng có thể được sử dụng đề cãi thiên kết quả ở bước này Các cầu trúc bài giảng mới có thê được xem xét và hiệu chỉnh lại bởi giáo viên và từ đó có thể rút ra các luật mới phục vụ cho xây đựng bài giảng

Kết quả của giai đoạn xây dựng khung bài giảng theo ngữ cảnh là các siêu

dữ liệu theo chuẩn SCORM mồ tả cấu trúc của bài giảng mới được xây dựng,

2.3 Web ngit nghia trong e-Learning

Ta biết rằng nguyên liệu chính để xây dựng Web ngữ nghĩa là các siêu đữ

u điện bởi các

liệu, trong các œ-T.carning cũng vậy, các tài liệu cũng phải được L

siêu đữ liệu Nếu tài liệu là những khỏi xảy dựng căn bản của e-Learaing, thì ngôn ngír đánh đầu và các siêu đữ liệu là những yêu tế tổ chức Ngôn ngữ đánh đấu được dùng dễ chỉ rõ câu trúc của tải liệu riêng lẻ và kiểm soát phương thức trình bày cho

người sử dụng, Các siêu dữ liệu được dùng để xúc tiến việc truy cập đến những, phân thích hạp của tài liệu qua việc tìm kiếm Trong các e-Learning cả sự khác biệt quan trọng giữa siêu dữ liệu tường minh và siêu dữ liệu ngẫm định Siêu dữ liệu

tường mình được xác định bởi con người sau khi xem xét cần thận và phân tích tải liệu Siêu đữ liệu ngầm định được trích xuât tự động từ nội đưng tải liệu nhờ kĩ

thuật khai thắc văn bản /77.

Một trong những chuẩn siêu đữ liệu thông dung va néi tiếng là DubÌm Core

đã được để cập ở phân trên của bảo cáo Tương tự như đối với các tài liêu truyền

thông, môi tải liệu số cản có nuột biên phì Huy nnục rnô tả làm cơ sở cho việc lim

trình bảy về cáo siêu dữ liệu tài liệu Cáo biểu ghỉ thư mục cũng được biểu điển dưới dạng RDE

Cac Ontology cũng đóng vai trỏ quan trơng trọng các e-Leamins ngữ nghĩa Ontology không chỉ làm cha trí thức có thẻ sử dụng lại dé đàng hơn, nó còn là nên tảng của việc lạo ra các chuẩn bởi vì nó làm rõ các khải mệm bên cạnh một thuật

ngữ hoặc một mô hình Việc tim kiếm các tải liệu trong e-Learning ngit nghia 1a tim kiểm các tải liệu cỏ ý nghĩa tương tự nhau chứ không chỉ là những từ ngĩữ tương tự nhan Các siêu đữ liệu trong e-Learning mdi chử là những nguyễn hệu ban dau dé xây dựng một thư viện ngữ nghĩa, do đỏ ta cân phai bé sung Ontology vào các biểu

ghỉ thư mục siêu dữ liệu Các ngôn ngữ Omtology trong Web ngít nghĩa như lược

dé RDF, OWL (Ontology Web Language) dược áp dụng dễ xây dựng ngữ nghĩa cho các tài liệu số / 147

34 Ứng dung E-learning dica trén cing nghé Web ngic nghia

Laan van tập tring vao Framework img dung F- 1.eaming được tổ chức xoay

quanh nơi chứa dối tượng bài học được dành riêng dễ chứa siêu dữ liệu Trên thực

tế nó là một nơi chứa của bộ định dang tải nguyén da nang (URIs - Universal Resource Identifiers) của các đổi tượng bai hoc ching han nhur trang web, tài liệu

vin ban word, tip tin PDF, sy tinh bay PowerPoint, cộng với các mô tả về các

đổi tượng này Không có tải liệu thực sự được lưu trữ trong nơi chủa rnà chỉ chứa

các liên kết Một khía cạnh quan trọng nhất của ứng dụng là siêu đữ liệu được lưu trữ dối với mỗi và mọi URI Việc thêm thông tin ngữ nghĩa vào URIs sẽ dược thực

38

hiện thông qua RDE, sử dụng trang web phát sinh động, cả nhân hóa cho mỗi người

sử dụng Khi thông tin được lưu trữ trong dạng của nhimg phat biéu RDI ma may

có thể hiểu được, nó có thể được sử dụng bởi các tác nhận ứng dụng ĐỀ đưa ra ý

nghĩa cho các phát biểu RÙDE này, chủng ta phát triển ontology-learning (bảng từ vựng) để sử dựng bên trong ứng đụng I-Learning Nó được thiết kế theo cách sử

dụng DAML và sẽ đâm bảo tính tương thích của siêu dữ liệu duợc dính kèm bởi

nhiều người sử dụng khác Trong phẩm này luận văn mô tả vải đặc tỉnh chính cứa

ting dụng E Learning với công nghệ SW: Một khái niệm chính của ứng đựng là nó cho phép lạo các khóa học động và mỗ rộng/sữa chữa

Ví dự: Các nội dụng của một khỏa học thị hết sức linh động Liêu hết cáo nội dung, 'ban đâu sẽ được cung cấp bởi người đạy dưới hình thức liên kết đến các đối tượng bài học nhỏ, Tất cổ gác liền kết này số được chứ thích bằng cée phat néu RDF ma

sẽ cưng cấp một mô tả vẻ tải liệu hoặc URL được liên kết đến Cáo nhà nghiên cứu

đưa ra ba dạng của việc chú thích: chú thích khái niệm, chủ thích ngít cảnh, và chú

thích cầu trúc Đối với lĩnh vực E-Icaming, các chủ thích bao gêm: tải liệu dược đưa vào trong ngữ cảnh, liên kết hướng về các đối tượng gidng nhau khác, môi quan Tiệ với các tài Hiệu khác (vài đối tượng bài học có thể là điều kiện tiên quyết cho việc

truy cắp đến các dôi tượng khác), sự phân loại (cái mà sẽ dược cập nhật với sự phân

loại của những người sử dụng khác), Tuy nhiên quan trọng hơn lả học viên cũng,

sẽ có thế đưa chủ giải của mình vào, hơn nữa việc ghỉ chủ nhằm cá nhận hóa và sảng cao chất lượng tải liệu bải học Ngơái ra, những ghi chú nảy không cản thiết phải được tập trung trong một tài liệu — Chúng có thể bị phân tán khắp nơi trên

Web Một đặc tính quan trọng của ứng đụng là việc sử dụng hồ sơ điện tử cho việc

đánh giá kết quả của học viên Ngoài ra, nó cỏn nâng cao tiêm năng của hệ thống,

tài học đáng kề Khí một hồ sơ trình bay đơn giản một tập hợp đã được tổ chức, các

công việu đã hoàn thánh, những mục trơng tài hệu có thẻ được xét piông như

những tài nguyễn bài học Vi thé, tip hỗ sơ điện tử vẫn chưa cung cdp đủ nơi chứa

khảo của đối tượng bài học mà sau đó có thể được sử dụng bởi những học viên

khác Đề làm được điều này, hỗ sơ điện tử cần phải chứa đựng các mô tả RDF về

39